[1] 5.5
Mestrado Profissional em Administração
IFMG - Campus Formiga
26 de agosto de 2025
O que vimos até o momento?
Aula 1 ✅
Portaria CAPES Nº 60 de 20/03/2019
Art. 2º São objetivos dos cursos de mestrado e doutorado profissionais:
I - capacitar profissionais qualificados para práticas avançadas, inovadoras e transformadoras dos processos de trabalho, visando atender às demandas sociais, econômicas e organizacionais dos diversos setores da economia;
\(\vdots\)
III - contribuir para agregação de conhecimentos de forma a impulsionar o aumento da produtividade em empresas, organizações públicas e privadas;
IV – atentar aos processos e procedimentos de inovação, seja em atividades industriais geradoras de produtos, quanto na organização de serviços públicos ou privados;
\(\vdots\)
Tópicos
02-relatorio.qmd
02-relatorio.zipOpção 1: Processo Manual
Site da disciplina: https://washingtonsilva.github.io/site_mpa_ecnt2025/cronograma.html
Opcão 1:
Abra o Rstudio e o seu projeto da disciplina
Crie a subpasta relatorios/02-relatorio/
baixe, descompacte e mova manualmente o arquivo 02-relatorio.qmd para a subpasta relatorios/02-relatorio/
Opção 2: Pelo Terminal Git Bash
Usando os botões do mouse, copie e execiute a seguinte sequência de comandos no terminal Git Bash do RStudio:
curl -L -O https://washingtonsilva.github.io/site_mpa_ecnt2025/arquivos/02-relatorio.zip && unzip 02-relatorio.zip -d relatorios/02-relatorio/ && rm 02-relatorio.zip && rm -rf relatorios/02-relatorio/__MACOSX01-atividade.zipOpção 1: Processo Manual
Site da disciplina: https://washingtonsilva.github.io/site_mpa_ecnt2025/cronograma.html
Opcão 1:
Abra o Rstudio e o seu projeto da disciplina
Crie a subpasta atividades/01-atividade/
baixe, descompacte e mova manualmente o arquivo 01-atividade.qmd para a subpasta atividades/01-atividade/
01-atividade.zipOpção 2: Pelo Terminal Git Bash
Usando os botões do mouse, copie e execiute a seguinte sequência de comandos no terminal Git Bash do RStudio:
curl -L -O https://washingtonsilva.github.io/site_mpa_ecnt2025/arquivos/01-atividade.zip && unzip 01-atividade.zip -d atividades/01-atividade/ && rm 01-atividade.zip && rm -rf atividades/01-atividade/__MACOSXOpção 2: Pelo Terminal Git Bash
Usando os botões do mouse, copie e execiute a seguinte sequência de comandos no terminal Git Bash do RStudio:
curl -L -O https://washingtonsilva.github.io/site_mpa_ecnt2025/arquivos/02-relatorio.zip && unzip 02-relatorio.zip -d relatorios/02-relatorio/ && rm 02-relatorio.zip && rm -rf relatorios/02-relatorio/__MACOSXDiretrizes para Aulas Mais Produtivas
⌨️ Código com método:
95% dos erros são evitáveis com:
🤝 Inteligência colaborativa:
💪 Capacidade de Resolver Problemas
Cada problema/erro resolvido é uma evolução da sua habilidade analítica
Um Sistema de Controle de Versão
Principais vantagens
Evita a confusão de múltiplas versões: Adeus a arquivos como “Relatorio_Final_v2_Revisado_Corrigido.docx”.
Principais vantagens
Uma plataforma online colaborativa baseada em Git
Comandos Essenciais
Os quatro comandos básicos que você usará com mais frequência (seu fluxo de trabalho padrão no Terminal do RStudio) são:
git status: consulta o estado atual dos seus arquivosgit add: prepara as mudanças para serem salvasgit commit: salva as mudanças no repositório localgit push origin main: envia as mudanças para o GitHubPense nestes comandos como um processo de 4 passos:
status) -> arquivos e pastas em vermelho foram alterados/criados ou não estão sendo rastreados pelo Git.add).status novamente)commit).push) -> você verá um link para acessar o repositório no GitHub.Sincronizando o repositório local com o GitHub
Para publicar seu projeto no GitHub, você deve usar a seguinte sequência de comandos no terminal do RStudio:
Se após git add . ainda houver arquivos em vermelho, adicione-os um por um
Vá até seu repositório no GitHub
Atualize a página do seu repositório no GitHub (F5)
Verifique se os arquivos foram enviados corretamente
Se tudo estiver correto, você verá a estrutura de pastas e arquivos que criou no RStudio
Figura 1: Fluxo de trabalho Básico
Descrição
Versione o o que é importante
Ignore o que é regenerável
Para aprofundamento
Definição
É um sistema de publicação científica e técnica de código aberto que une texto narrativo e código para produzir documentos elegantemente formatados.
Com o Quarto, você pode criar diversos produtos:
Integração Conceitual
Figura 2: Sistema Quarto: um formato, diversos produtos.
Figura 3: Funcionamento do Sistema Quarto com a linguagem R.
Processamento
.qmd) contendo código R, primeiro o pacote knitr da linguagem R executa todas as células de código R e cria um novo arquivo markdown (.md), que inclui o código e sua saída.Render do Rstudio encapsula essas ações e as executa na ordem correta para você.Usando RStudio
Para criar um arquivo quarto, clique em:
File → New File → Quarto Document
É criado um arquivo com um conteúdo padrão explicando elementos básicos do Quarto.
Salve o arquivo criado com o nome 01-teste.qmd na pasta relatorios/testes
No terminal do RStudio, digite:
01-teste.qmdNota
Um arquivo Quarto (.qmd) consiste de três elementos fundamentais:
---
title: "Análise de Vendas"
author: "Seu Nome"
format:
html:
toc: true
theme: cosmo
execute:
echo: true
warning: false
---Atenção à indentação!
Código Markdown:
Tutorial completo
Acesse o tutorial sobre Markdown para mais detalhes.
Exemplo de célula de código R básica:
O resultado é:
[1] 5.5
Como inserir células de código quarto no RStudio?
Você pode adicionar uma célula de código de três maneiras:
Usando o atalho de teclado: Ctrl+Alt+I (Windows/Linux) ou Cmd+Option+I (Mac).
Clicando no ícone C “Insert a new code chunk” na barra superior de ferramentas do RStudio e selecionando “R”.
Digitando manualmente os delimitadores de célula: ```{r} e `````.
Exemplo de célula de código R com opções:
O resultado do código anterior é:
# A tibble: 3 × 3
cyl n mpg_média
<dbl> <int> <dbl>
1 4 11 26.7
2 6 7 19.7
3 8 14 15.1
```{r}
#| label: fig-1
#| fig-cap: "Gráfico de dispersão entre valor de mercado e ativo total de empresas brasileiras negociadas na B3."
#| echo: false
# Gráfico de dispersão entre valor_mercado e ativo_total
ggplot(dados, aes(x = ativo_total/1000000000, y = valor_mercado/1000000000)) +
# cria um gráfico de dispersão
geom_point() +
# adiciona reta de regressão linear
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
# aplica um tema minimalista
theme_minimal() +
# define títulos e rótulos dos eixos
labs(title = "Gráfico de Dispersão entre Valor de Mercado x Ativos Totais",
x = "Ativo Total (bilhões R$)",
y = "Valor de Mercado (bilhões R$)",
caption = "Fonte: Dados simulados pelo autor.")
```Figura 4: Gráfico de dispersão entre valor de mercado e ativo total.
```{r}
#| label: tbl-valor-mercado
#| echo: false
#| tbl-cap: "Modelos de regressão linear para os determinantes do valor de mercado"
# aplica transformasção logarítmicas aos dados
df <- dados |>
mutate(
ln_valor_mercado = log(valor_mercado),
ln_lucro_liquido = log(lucro_liquido),
ln_ativo_total = log(ativo_total)
)
# -------------------------------------------------------------------
# 2) Modelos
# -------------------------------------------------------------------
m1 <- lm(ln_valor_mercado ~ ln_lucro_liquido + ln_ativo_total, data = df)
m2 <- lm(ln_valor_mercado ~ ln_lucro_liquido, data = df)
# -------------------------------------------------------------------
# 3) Aparência da tabela
# -------------------------------------------------------------------
coef_map <- c(
"(Intercept)" = "Intercepto",
"ln_lucro_liquido" = "ln(Lucro líquido)",
"ln_ativo_total" = "ln(Ativo total)"
)
gof_map <- tibble::tribble(
~raw, ~clean, ~fmt,
"nobs", "Observações", 0,
"adj.r.squared", "R² ajustado", 3,
"fstatistic", "Estatística F", 2
)
notas <- c(
"Nota: a)Erros-padrão robustos à heterocedasticidade (HC3) entre parênteses.",
"b) Colchetes exibem intervalos de confiança de 95%."
)
# -------------------------------------------------------------------
# 4) Tabela final
# -------------------------------------------------------------------
tab <- modelsummary(
models = list(
"MQO (HC3) — Completo" = m1,
"MQO (HC3) — Reduzido" = m2
),
output = "gt", # garante notas como rodapé (source note)
vcov = "HC3",
coef_map = coef_map,
estimate = "{estimate}", # apenas coeficientes, sem estrelas
statistic = "({std.error}) [{conf.low}, {conf.high}]",
conf_level = 0.95,
fmt = 3,
gof_map = gof_map,
gof_omit = "IC|AIC|BIC|Log.Lik",
notes = notas
)
# Ajustes de dimensão
tab |>
gt::opt_table_font(size = 16) |> # aumenta fonte da tabela
gt::tab_options(table.width = gt::pct(100)) # expande tabela para 100% da largura do slide
```| MQO (HC3) — Completo | MQO (HC3) — Reduzido | |
|---|---|---|
| Intercepto | -0.252 | 2.784 |
| (1.053) [-2.547, 2.043] | (1.899) [-1.317, 6.886] | |
| ln(Lucro líquido) | 0.490 | 1.015 |
| (0.137) [0.190, 0.789] | (0.098) [0.804, 1.227] | |
| ln(Ativo total) | 0.599 | |
| (0.138) [0.299, 0.899] | ||
| Observações | 15 | 15 |
| R² ajustado | 0.936 | 0.822 |
| Nota: a)Erros-padrão robustos à heterocedasticidade (HC3) entre parênteses. | ||
| b) Colchetes exibem intervalos de confiança de 95%. | ||
| Opção | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|
echo |
Mostrar o código? | #| echo: true |
eval |
Executar o código? | #| eval: true |
warning |
Mostrar avisos? | #| warning: false |
message |
Mostrar mensagens? | #| message: false |
label |
Identificador único para uma figura | #| label: fig-1 |
label |
Identificador único para uma tabela | #| label: tbl-1 |
fig-cap |
Legenda da figura | #| fig-cap: "Gráfico de dispersão" |
tbl-cap |
Legenda da tabela | #| tbl-cap: "Tabela de dados" |
Configuração global
Defina opções de código para todo o documento no YAML:
Opção 1:
Render do RStudio.Opcão 2
Utilizar a função quarto_render do pacote quarto no Console R:
Arquivo pdf: será gerado omente se você tiver instalado tinytex, o que pode ser feito com o comando no terminal:
Aviso: A instalação pode demorar um pouco.
Dica
quarto render no terminal ou a função quarto_render no console R, permite maior controle sobre a geração de arquivos.Principais benefícios
RStudio + Sistema Quarto + Linguagem R
relatorios/01-relatorio/01-relatorio.qmd